OACS

Como es bien conocido, la mayoría de las empresas Españolas son PYMES, con un tamaño y recursos limitados. Aunque nuestro tejido empresarial tiene una gran capacidad de adaptación, el reducido tamaño de las empresas hace que para éstas resulte prácticamente imposible contar con departamentos de I+D+i relevantes. El resultado de esta situación es bien conocido. En el entorno económico global de hoy en día, una carestía inversora en I+D+i conlleva unívocamente un paulatino descenso de las ventas y de la competitividad. Esto en última estancia está resultando en importantes crisis en sectores tradicionales como el textil, calzado o mueble. Otros sectores, formados por empresas de un mayor relativo, como el sector cerámico, se encuentran en una mejor posición pero igualmente amenazados.

La nueva economía globalizada y los retos de competitividad hacen necesario una fuerte inversión por parte de las empresas en la mejora continua de procesos, productos y servicios, así como una reducción de costes e incremento de la competitividad.

El proyecto OACS - Optimización Avanzada de la Cadena de Suministro tiene como objetivo realizar aportaciones esenciales a la optimización integral de la cadena de suministro dentro de las PYMES y grandes empresas, entendida ésta como todas las operaciones desde la previsión de ventas y la planificación de producción hasta la propia programación de producción, gestión de almacenes, logística y envíos.

El primer objetivo es avanzar en el desarrollo de nuevas técnicas de optimización no lineal para la elaboración de pronósticos, principalmente de ventas. A partir de los pronósticos de ventas se busca acercar las técnicas avanzadas de planificación de la producción a las empresas. Este objetivo se compone de los siguientes objetivos secundarios:

Ampliar las técnicas y algoritmos no lineales (Holt-Winters no lineal) recientemente propuestas para la elaboración de pronósticos más precisos
Realización de pronósticos en cadena, escandallos de producto y/o materia prima
Consideración de problemáticas de lotificación y clasificación ABC conjuntamente con la elaboración de pronósticos
Desarrollo de metodologías basadas en los últimos desarrollos de captación de necesidades de producción a partir de análisis tipo “Glenday Sieve”
Planificación de la producción teniendo en cuenta las capacidades y características del almacén

En el proyecto OACS, el desarrollo está pensado por y para las empresas, por tanto es vital que los desarrollos se validen en las empresas de nuestro entorno. Por otra parte, las técnicas no lineales para elaboración de pronósticos son tremendamente nuevas, dado que se publicaron a finales del año 2006 en revistas científicas especializadas. No sólo proponemos desarrollar técnicas cercanas a las empresas, sino además con un nivel técnico no disponible actualmente en el mercado. Adicionalmente, hasta ahora la literatura científica separa los problemas de pronósticos, lotificación y planificación de la producción cuando todos estos problemas deben resolverse de manera conjunta.

El segundo objetivo se centra en la obtención de modelos y algoritmos para la planificación y programación de la producción en entornos más complejos y realistas de utilidad para las empresas. Se parte de los prototipos y conocimientos existentes. Los modelos a desarrollar son fundamentalmente matemáticos y permiten entender y definir claramente los problemas. Los algoritmos a desarrollar serán principalmente técnicas metaheurísticas flexibles como algoritmos genéticos, tabu search, etc. Concretamente para problemas:

Sin esperas o “no-wait” que no se han estudiado para entonos complejos de producción
Sin máquinas paradas o “no-idle” donde algunas máquinas no pueden parar. Estos problemas apenas sí se han estudiado en la literatura
Máquinas de proceso por lotes o “batching machines” que pueden procesar más de un trabajo a la vez
Rutas complejas de fabricación con salto y revisitado de etapas. Rutas generalizadas de producción tipo “Job-Shop”
Número máximo o cantidad máxima de cambios de partida en planta (“setups”), siendo este número general o un máximo de setups concurrentes
Tiempos de solape generalizados, esperas mínimas y máximas (“minimal and maximal time lags”) para evitar esperas prolongadas de producto en curso (rotura cadena de frío, enfriamiento productos calientes, etc.)
Almacenamiento de producto en curso limitado y flexible (almacenamiento en estructuras limitadas y compartidas como vagonetas, boxes o AGVs)

Nunca antes se habían propuesto algoritmos para planificar y programar la producción atendiendo a tantas restricciones realistas. Por tanto este objetivo representa una novedad notable dentro del campo de programación de la producción.

El tercer objetivo versa sobre proporcionar a las empresas soluciones para la resolución de problemas de distribución, rutas y de gestión de stocks e inventarios.

Problemas de tipo rutas de vehículos o “Vehicle Routing Problem” de distribución de materiales a granel (piensos, líquidos) con un número limitado de paradas. Desarrollo de técnicas exactas para casos concretos
Integración con sistemas de visualización de rutas tipo GIS sencillos, baratos y fáciles de usar
Resolución de problemas de localización de mercancías dentro de almacenes para minimizar el tiempo de extracción y el tiempo de tránsito, así como el número de movimientos
Resolución de problemas de asignación de lotes de producción finalizados a órdenes pendientes en cartera para maximizar el beneficio y minimizar los restos de lote en almacén
Resolución de problemas de empaquetado óptimo, como es el de meter la máxima cantidad de producto en un pallet, o el máximo número de pallets en un camión o en un contenedor

Por último, el cuarto objetivo del presente proyecto es el de resolver otros problemas menores de optimización y el de acercar las técnicas desarrolladas a las empresas.

Difusión y potenciación de la transferencia de los resultados obtenidos hacia las empresas. Durante toda la duración del proyecto se validarán y probarán los métodos desarrollados y se llevarán a cabo tareas de difusión como otro objetivo principal en la investigación
Resolución de otros problemas de optimización